(Kiemelt kép: Unsplash+)
A generatív mesterséges intelligencia hatása 2024-ben is hasonlóan bomlasztó lesz sok üzleti vezető számára. Az MI viszont a bátor úttörők számára egyre hatalmasabb lehetőségeket fog teremteni. A globális hálózatos gazdaság fejlődése a nyilvános internet megjelenéséig vezethető vissza. Az e-kereskedelem, a közösségi média és a felhőalapú számítástechnika bevezetése döntő szerepet játszott a vállalkozások működésének és az ügyfeleikkel való kapcsolattartásnak az átalakításában. Ez az összekapcsolt ökoszisztéma lehetővé teszi a hozzáértő vezetők számára, hogy új piacokra jussanak, csökkentsék a működési költségeket, fokozzák a kereskedelmi hatékonyságot, és olyan digitális üzleti modelleket hozzanak létre, melyek új, nettó növekedést eredményeznek. Ahogy a vezetők felkarolták ezt a digitális átalakulást, egy új korszak bontakozott ki, melyet a példátlan összekapcsolhatóság, valamint a rengeteg adathoz és használható információhoz való hozzáférés jellemez. A tranzakciók lebonyolítása, a kommunikáció és a határokon átnyúló együttműködés képessége lényegében „határtalanná” vált. Ezzel az integrációval azonban együtt járt a bátor, folyamatos innováció szükségessége is, hogy versenyképesek maradjunk és eredményeket érjünk el. A szervezetük status quóját őrzők elkerülték eddig még a változásokat, míg a szabadgondolkodók elutasították az örökölt dogmákat és kitűnően teljesítettek.
A generatív mesterséges intelligencia megjelenése
E fejlődés közepette egy új stratégiai platform lépett a színre, a generatív MI. A hagyományos mesterséges intelligenciával ellentétben a generatív MI nem korlátozódik előre meghatározott feladatokra: rendelkezik azzal a képességgel, hogy ötleteket, újszerű tartalmakat és kapcsolódó, lenyűgöző narratívákat hozzon létre. Ez az átalakító képesség a generatív MI-t a legtöbb iparágban trendváltóként pozicionálja. Egyes ágazatokban a „diszruptivitás” így elkerülhetetlen lesz. A generatív MI a kreativitás és az alkalmazkodóképesség elve alapján működik. Ahelyett, hogy előre beprogramozott válaszokra támaszkodna, képes hatalmas adathalmazok elemzésére, a minták megértésére és egyedi megoldások létrehozására. Az egészségügyben például a generatív MI segíthet a gyógyszerkutatásban, a kezelés személyre szabásában és a prediktív diagnosztikában. A pénzügyekben optimalizálhatja a befektetési stratégiákat és a kockázatkezelést. Az egyes forgatókönyvekben az alkalmazások változatosak, a tartalomkészítéstől a problémamegoldásig terjednek. Az eredmények valóban mélyrehatóak és látványosak lehetnek.
Globális hálózatos gazdaság
A 2024-es évhez közeledve a generatív MI a globális hálózatos gazdaság és annak számos kereskedelmi ágazatának potenciális átalakításának élvonalában áll. Alkalmazásai számos területre kiterjednek, lehetőséget kínálva a vállalkozásoknak a termék- és szolgáltatásteremtés innovációjára, az ügyfélélmény javítására és az általános termelékenység növelésére. A potenciális előnyök óriásiak, és az online kereskedelem szinte minden aspektusára kiterjednek. Felkészültünk viszont valóban a következményekre?
Előnyök
Innováció: A generatív MI lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy kreatívan gondolkodjanak és új ötleteket „szüljenek”, elősegítve ezzel az innovációt az iparágakon keresztül. Ez úttörő termékek és szolgáltatások kifejlesztéséhez vezethet.
Javított ügyfélélmények: A hatalmas mennyiségű adat elemzésére és az ügyfelek preferenciáinak megértésére való képességével a generatív MI személyre szabhatja a felhasználói élményeket, ami nagyobb ügyfél elégedettséghez és -hűséghez vezet.
Fokozott termelékenység: A generatív MI automatizálási képességei racionalizálhatják az üzleti folyamatokat, csökkentve a kézi beavatkozás szükségességét és növelve az általános emberi termelékenységet.
Kihívások
Etikai aggályok: A generatív MI alkalmazása etikai kérdéseket vethet fel a mesterséges intelligencia felelős és elfogulatlan használatával kapcsolatban. Az olyan kérdések, mint az algoritmikus torzítások és az adatvédelem kezelése alapvető fontosságú a generatív MI etikus alkalmazásának biztosítása érdekében.
Munkahelyek kiszorítása: A generatív MI által vezérelt automatizálás potenciálisan felválthat bizonyos munkaköröket, ami a munkanélküliséggel kapcsolatos aggodalmakhoz vezet, valamint ahhoz, hogy a munkaerő képzettségét a változó munkakövetelményekhez való alkalmazkodás érdekében fel kell tölteni.
Etikai dimenziók
Ahogy a generatív MI egyre inkább beépül a gazdaság különböző ágazataiba, új etikai megfontolások kerülhetnek előtérbe. Az MI-algoritmusok tisztességességének, átláthatóságának és elszámoltathatóságának biztosítása kritikus fontosságú lesz a szabályozók és a kormányzati döntéshozók számára. A döntéshozatali folyamatokban az előítéletek lehetősége, ha nem kezelik gondosan, állandósíthatja az emberiségen belül meglévő egyenlőtlenségeket. Ezen aggályok kezelése az összes érdekelt fél együttműködését igényli. A generatív MI fejlesztésére és alkalmazására vonatkozó etikai keretek és iránymutatások kialakítása kulcsfontosságú lesz a kockázatok mérséklésében és annak biztosításában, hogy ezek a platformok pozitívan járuljanak hozzá a társadalomhoz.
MI-tehetségek és a globális munkaerő átalakítása
Bár a munkahelyek kiszorulásának lehetősége némiképp megalapozott, a generatív MI új tehetségek létrehozásának és a meglévő munkahelyek átalakításának lehetőségét is magában hordozza. Fontos felismerni mindkét lehetőséget. A rutinfeladatok automatizálódásával lehetőség nyílik arra, hogy a munkaerő a kreativitást, kritikus gondolkodást és érzelmi intelligenciát igénylő feladatokra összpontosítson: olyan területekre, ahol a mesterséges intelligencia jelenleg nehezen veszi fel a versenyt a veleszületett emberi képességekkel. Ezen túlmenően a generatív MI integrációja a humán erőforrással új munkakörök kialakulásához vezethet olyan területeken, mint a mesterséges intelligencia etikája, a rendszerfelügyelet és az adatkezelés. A foglalkoztatásban bekövetkező változásokhoz való alkalmazkodás proaktív erőfeszítéseket igényel az oktatási és képzési programok terén, hogy a globális munkaerő a jövő munkahelyeihez szükséges készségekkel rendelkezzen.
Az együttműködés iránti igény
A generatív MI hatása a globális hálózatos gazdaságra a nemzetközi együttműködésen is múlik. Etikai normáinak és szabályainak kidolgozása közös erőfeszítés kell, hogy legyen, amelyben a kormányok, a vállalkozások és a tudományos élet szereplői a világ minden tájáról részt vesznek. Az együttműködésen alapuló kezdeményezések segíthetnek az adatmegosztással, az interoperabilitással és az etikai irányelvekkel kapcsolatos kihívások kezelésében, elősegítve a generatív MI egységesebb és felelősségteljesebb integrációját a főáramba.
A mesterséges inteliigenciával támogatott gazdasági növekedés kilátásai
A generatív MI kereskedelmi alkalmazásainak bevezetése vízválasztó pillanatot jelent a globális hálózatos gazdaság számára 2024-ben. Miközben a vállalkozások számára példátlan lehetőségeket teremt az innovációra és a növekedésre, egyúttal olyan egyedi kihívásokat is felvet, melyek gondos mérlegelést igényelnek. Miközben egy egyre inkább összekapcsolt és hiper-automatizált világ felé haladunk, a generatív MI globális hálózatos gazdaságra gyakorolt potenciális hatásának megértése és kezelése kiemelkedő fontosságú. Az innováció és az etikai megfontolások egyensúlyának megteremtése, valamint a munkahelyek kiszorításával kapcsolatos kihívások proaktív kezelése kulcsfontosságú lesz a generatív MI harmonikus integrációjának biztosításában az összekapcsolt globális gazdaságunk szövetébe. Mindezek mellett nagyon optimisták lehetünk a digitális üzleti növekedési kezdeményezések fellendülésének lehetőségét illetően. Azt jósolhatjuk, hogy 2024 lesz az az év, amikor a generatív MI platformok felfedezése és alkalmazása mellett döntő bátor vezetők által felgyorsulnak a jelentősebb üzleti eredmények.
Milyen termékkategóriák fognak növekedni?
Alkalmazzuk szabadon tehát a termékszemléletet az emberi törekvések jövőjére. Az intelligenciának négy típusa lehet, vagyis minden egyes típusának meglesz a maga helye a világban, az értékrendben, az áruk és szolgáltatások cseréjében, tehát a termékekben.
Humán
Igen, talán ellentmondásos: de úgy látjuk, hogy az emberek belátható időn belül továbbra is értéket képviselő termékeket fognak létrehozni, a gépek segítsége nélkül. Az emberek továbbra is kevés vagy semmilyen kiegészítéssel fognak működni. Ma ezek törzsi népek, vidéki „szekták” vagy csoportok lennének, melyek tudatosan elzárkóznak bármiféle technológiai augmentációtól. Ahogy a mesterséges intelligencia fejlődik, láthatjuk, hogy az ilyen típusú létezés és a termelésük iránti kereslet nagyon eltérő jelleget ölt. Ha el tudunk menni egy koncertre, ahol „gépi elmék” által újrateremtenek egy zeneművet, biztosan fizetni fogunk érte, és ennek megvan a helye. De egy ember előadását látni, vagy egy ember természetes produktumát megvásárolni, megvan a maga sajátos „piaci rése”. Az emberi teljesítmény, mely különbözik és megkülönböztethető a mesterséges intelligencia és gépi termékektől, luxus lesz, és luxusárakat fognak kérni érte.
Ha egy valódi kézzel készített ruhát akarunk, többet fogunk fizetni érte, mint egy gépi másolatért, még akkor is, ha a minőséget nehéz megkülönböztetni. A kézzel készített ruha eredetiségének igazolására szeretnénk valamilyen márkajelzést vagy tanúsítványt, de csupán ennyit kérünk majd. Az, hogy tudjuk, hogy „emberi gondoskodásból és munkából” származik, elég lesz ahhoz, hogy akarjuk ezt a tárgyat, és hogy fizessünk érte. Vegyük azonban figyelembe, hogy bármi, ami megkülönböztethetetlen egy gépi készítésű terméktől, vagy ami elsősorban funkcionális jellegű, és a funkciót jobban szolgálja a gépi termék, nem fog ebbe a „luxus” kívánatossági kategóriába esni. Hadd magyarázzuk el ezt a fogalmat: ha villát akarunk, amivel megesszük a vacsoránkat, akkor többet fizetünk egy magasabb funkcionalitású villáért. Nem fogunk ugyanannyit fizetni egy gyengébb minőségűért, csak azért, mert ember alkotta, kivéve, ha azt inkább művészi, mint funkcionális terméknek tekintjük. Ha művészi villát akarunk, melyet a kandallópárkányra teszünk, és nem használunk, akkor a „művészi értékéért” fizetünk. A kézműves termékért kézműves, luxus árakat kell majd így fizetni. Így marad az a válasz, hogy a gépi gyártású termékeknél szabványos vagy alacsonyabb minőségű funkcionális termékek alkotói idővel kihívást kapnak, és kiszorulnak ebből a munkából. Tudjuk ezt, de érdemes azért már ma is kimondani. Nem fogunk kitérni arra, hogy milyen veszély fenyegeti azokat a munkahelyeket, ahol az emberek funkcionális termékeket készítenek, melyek rosszabb minőségűek, mint a jelenlegi vagy a jövőbeni gépi gyártásúak. Annyit mondhatunk, hogy ez történelmileg jól kitaposott út; a különböző szakmunkásoknak fejlődniük kellett, vagy diverzifikálniuk kellett a szakmájukat, hogy lépést tudjanak tartani a technológiai fejlődéssel. A szövőnők, a földművesek, a kovácsok, mind elvesztették a munkájukat, ahol csak a funkcionális termelésük volt az egyetlen, amit kínáltak; azok, akik megmaradtak, kézműves termékeket kínálnak már ma is.
Humán + külső mesterséges intelligencia
Az ember a külső automatizálással és a mesterséges intelligenciával a terméknövekedés fő hajtóereje lesz az elkövetkező években. Ezek szinte biztosan mi leszünk, hiszen valószínűleg rendelkezünk olyan okostelefonnal vagy eszközzel, mely már most is az MI alapvető formáit (pl. gépi tanulást) használják a munkafeladataik elvégzésére. Mi már most is különbözünk az 50 vagy akár 20 évvel ezelőtti dolgozóktól, mert sokkal kevesebb idő alatt sokkal többet tudunk elérni, köszönhetően a mi általunk birtokolt technológiának, valamint a minket körülvevő technológiai ökoszisztémának, mely az általunk fogyasztott termékekbe és szolgáltatásokba kerül. (Megjegyzendő, hogy az elmélyült munka, mely megköveteli az említett technológiákból való bizonyos mértékű kikapcsolódást, nem azt jelenti, hogy nem használjuk a technológiát, hanem azt, hogy intelligensebben tesszük meg ezt.) Kevesebb időt töltünk egyszerű pénzügyi tranzakciók kezelésével: bankjaink gépi tanulási képességeket használnak a hibák csökkentésére és a szolgáltatások felgyorsítására. Évente kevesebb időt töltünk azzal, hogy eltévedünk, mert az infrastruktúra gépi tanulási szolgáltatásokat használ a térképek és útba igazítások pontosságának javítására. Kevesebb időt töltünk sok-sok dologgal, és jellemzően az előrelépés „lopakodó” és számunkra ismeretlen, de ha visszalépnénk 30+ évet, az kifejezett hatással lenne a termelékenységünkre. Szinte naponta hallunk olyan új MI-képességekről, mint a ChatGPT, a DALL-E 2, a Midjourney és így tovább; ezek terméklehetőségeket nyitnak meg, és kiegészítik a funkcionális folyamatokat és termékeket, gyorsabb, olcsóbb és néha jobb minőségű kimeneteket hozva létre, mint az emberi elődök.
Mindezek ismeretében mit tegyünk? Növelnünk kell a mesterséges intelligencia eszközeivel és a gépi tanulási rendszerekkel kapcsolatos ismereteinket, meg kell tanulnunk ezeket az eszközöket, és ahol csak lehet, alkalmaznunk kell őket a mindennapi munkánk során. Adattudósnak kell lennünk? Nem, de ez egy jó karrier marad azért. Csak az alapokat tanulhatjuk meg jobban, mint mások: mi az a gépi tanulás, mi az a tanuló rendszer ebben a kontextusban. Milyen típusú adatkészletek alkalmasak az ML-re, milyen kész MI-eszközök léteznek, hogyan használhatjuk, vagy hogyan integrálhatjuk őket? Hogyan alkalmazhatjuk az ML-t az üzleti logikánkban, hogy jobb döntéseket hozzunk vagy előrejelzőbbek legyünk? Hogyan tudjuk ezt kereskedelmi forgalomba hozni? Itt nincs olyan nagy veszély, ha megragadjuk a lehetőséget. Ha a lehetőséget fenyegetésnek tekintjük, akkor az fenyegetésként fog viszont majd megjelenni.
Humán + MI = kiborgok
Úgy vélhetjük, hogy a termékfejlesztésnek lesz egy olyan hulláma, mely a nem túl távoli jövőben fog lecsapódni, a beágyazott technológiával rendelkező emberek területén. Az orvosi és egészségügyi termékek lesznek az elsők. A cukorbetegek már most is rendelkeznek kezdetleges beültetett technológiával, de ez gyorsan fog fejlődni. Az Apple az egyik legelismertebb technológiai vállalat, amelyik itt „nyomja” a fejlesztéseket. Miért fektet be az Apple olyan nagymértékben az egészségügyi adatokba és az adatvédelmi bizonyítványába? Mert a vállalat jövőjét legalábbis részben az fogja eldönteni, hogy mennyire jól fejleszti az egészségügyi termékek következő generációját. Legutóbb láthattunk olyan szabadalmakat, melyeket az Apple indított, és melyek azt mutatják, hogy egyre közelebb mennek a „testi integráció” felé. Bár ezek még nincsenek internalizálva, csak idő kérdése, hogy az Apple vagy más megtegye majd ezt a lépést. Bizonyos értelemben azt mondhatjuk, hogy a Rubikont már átléptük a pacemakerrel vagy más bőr alatti eszközökkel. Ezek az eszközök azonban alapszintűek, és egy olyan korban születtek, amikor az ilyen eszközök kifinomultsága még erősen korlátozott volt.
Miközben ezeket az eseteket aligha nevezhetjük „kiborgok” létrehozásának, amint az újfajta, adatvezérelt, automatizált és gépi tanulással vezérelt rendszerek a bőr alá helyezhetők, a trend gyorsan megváltozik. Könnyen elképzelhetők például olyan eszközök, melyek nemcsak a szívritmus-változékonyságot vagy a vércukorszintet, hanem a biológiai működés egyéb fontos adatpontjait is vizsgálják. Gyomorsavszint, cukor- és zsírfogyasztás, anyagcsere-folyamatok; mind-mind betekintést nyújtanak a táplálkozási problémákba. A „kielégítetlen” vásárlói igény itt óriási. Manapság sok embernek egyszerűen fogalma sincs a táplálkozási állapotáról vagy választásairól, mert ha nem rögzítik minden egyes étkezésüket, akkor nem tudják, hogy mennyi a kalóriafogyasztásuk, és nem ismerik a táplálkozási hatásukat. Végső soron ez egy hatalmas termékbővítési terület lesz, mely lehetővé teszi a szolgáltatók számára, hogy a kiszolgálatlan igények és elvégzendő feladatok új halmazába illeszkedő termékeket kínáljanak, és várható, hogy a mesterséges intelligencia eszközei ennek a gigantikus lehetőségterületnek az elejéhez közel lesznek. Milyen más területek virágozhatnak fel még, ha a „kiborg hullám” beindul? íme néhány terület, amire fogadni mernénk:
A látás és a kiterjesztett valóság: Ez ma még nem egy túlságosan „okosított” terület, de már számos terméke van a test külső területén. Az MI által megtáltosodva gyorsabban és jobban fog fejlődni, de már a belső területeken.
Érzékszervi visszajelző rendszerek és hardverek: Az érzékelés több dimenzióját lehetővé tevő berendezések már most is felszálló ágban vannak, de sokkal messzebbre fognak jutni, amint az emberekkel való integráció is kialakul.
4D média, avagy az érzékszervi visszajelző médiumok egész új ipara: Szeretnénk érezni, milyen érzés a Holdon járni? Nyomjuk meg a „go” gombot, és a vizuális, hang és izom és test érzékszerveink érzékelni fogják. Más nyilvánvaló felhasználási területek: szex, ételek és ízek. Az első hullám alapszintű lesz: 3D-s filmek, melyek korlátozott testi visszajelzéseket szimulálnak, például egy közeli robbanás szagát, hangját, látványát és testi érzését.
Robotikus távirányítás: Gondoljunk az Avatarra, de kevésbé a valóságtól elragaszkodott, inkább gyári robotra, mentő- vagy katonai robotra. Nem kell embernek csatába vagy veszélyes helyre mennie, ha egy robotot lehet odaküldeni, mely valós idejű visszajelzést ad a távoli emberi irányítónak.
Manapság sokan gondolkodnak a teljesen automatizált mesterséges intelligenciával rendelkező robotok gondolatán, de egyértelműnek tűnik, hogy az emberhez integrált robot vagy katonai robotrendszerek (gondoljunk a drónokra) a gyorsabb, egyszerűbb és etikailag megfelelőbb út lesz; ezért várhatóan ezek gyors ütemben fognak fejlődni.
Teljesen automatizált intelligencia
Az emberek aggódnak amiatt, hogy a teljesen „intelligens” intelligenciával működő termékek kiszorítják a munkahelyeket és az embereket. Ezzel nem teljesen értünk egyet, de úgy véljük, hogy a változtatásra nem hajlandó munkahelyek ma még fontos szerepkörrel rendelkező személyeit előbb vagy utóbb fel fogja váltani. Azok számára, akik hajlandóak elfogadni és alkalmazkodni, az új eszközök hatalmas javulást jelentenek az életminőségben. Vannak olyan területek, melyek megérettek az ilyen jellegű automatizálásra: olyan szolgáltatások, ahol az emberek nem szeretnek dolgozni, de a munkaeredményre továbbra is szükség van, valamint olyan szolgáltatások, ahol a biztonságot teljes automatizálással lehet javítani. Ezeket nagyjából úgy lehetne leírni, mint olyan szolgáltatásokat, ahol a kimenet funkcionális, és a funkcionális minőséget teljes automatizálással megfelelően lehet teljesíteni. Ezeken a területeken a minőségnek nem kell megegyeznie és meghaladnia az ember által biztosított funkcionális teljesítményt. Miért? Mert az automatizálás a funkció minősége mellett más előnyöket is kínál; a költségek alacsonyabbak, a kényelem magasabb lehet. Ha ezek a dolgok egy olyan funkcionális teljesítmény mellett állnak, mely megfelelő, de nem egészen olyan jó, mint az ember által nyújtott szolgáltatás, akkor sok fogyasztó az automatizálást fogja választani.
Néhány példa, hogy a fentiek életre keljenek:
Személyes egészségügyi ellátás az önálló életvitel támogatására: Gondoljunk az alapvető ápolási szolgáltatásokra azok számára, akik a saját otthonukban szeretnének maradni. Nem lenne előnyösebb, ha egy robot segítene megőrizni a méltóságunkat a vécézésben vagy az ágyból való ki- és bejutásban? Évről évre egyre nehezebb olyan gondozókat találni, akik hajlandóak ezt elvégezni, miközben az idősödő népesség igénye egyre nő.
Utazás: Minden utazási rendszernek elsősorban, ha nem teljesen automatizáltnak kellene lennie. Az embereknek magas a manuális hibaarányuk, amit az automatizálás a biztonság érdekében csökkenthet; például már tudjuk, hogy az automatizált járművek sokkal biztonságosabbak, mint az ember által vezetett járművek. De a biztonság, az irracionális szabályozási és jogi aggályok miatt, itt a lassító és blokkoló tényező lesz. Az igazi lendületet a vásárlók azon vágya fogja adni, hogy hatékonyan eljussanak a helyükre, autómegosztás és hasonlók révén. Képzeljük el, hogy aludni tudunk a helyszínek között; kielégítetlen igény (el akarok menni valahová, de túl fáradt vagyok ahhoz, hogy biztonságosan vezessek és autózzak). Gondoljunk a járműmegosztás környezeti előnyeire, és az e modell körüli igényekre, mint például a szén-dioxid-kibocsátás csökkentése (etikai és társadalmi igény), vagy a járműhöz való hozzáférés anélkül, hogy vásárolni kellene egyet. Vagy továbbá „Szeretnék eljutni a munkahelyemre, a barátaimhoz vagy a rendezvényeimre” + „Nincs és nem tudok jogosítványt szerezni”. A fentiek végső soron elvezetnek bennünket a teljes automatizálás nyilvánvaló eredményéhez az utazás és a közlekedés területén (nem csak az autók, hanem a hajók, repülőgépek, vonatok).
Takarítás: Ki akar valójában takarítani? A takarítás nem szükséglet. Az, hogy tiszta és rendezett legyen az otthonunk, szükséglet. A takarítást mint folyamatot vagy azzal a szándékkal végzik, hogy tiszta és rendezett helyet biztosítsanak, vagy egy másik, nem kapcsolódó szükségletet helyettesítő tevékenységként. Például meditáció vagy nyugalom, vagy figyelemelterelésként, hogy enyhítsük más kielégítetlen szükségletek problémáját. Takarítással töltöttünk már időt, amikor a valódi tennivaló valamilyen házi feladat, dolgozat lett volna? Tehát a teljes automatizálás, az MI-technológia felhasználásával, továbbra is teljes értékű szereplő lesz itt. Várhatóan a robotok végeredményben a takarítási végrehajtási feladatok túlnyomó többségét végzik majd el.
A gyakorlatban mindig a kielégítetlen igényekre kell gondolnunk azon a funkcionális területen, melyre szakosodtunk. Minél jobban megértjük a fogyasztók kielégítetlen igényeit, annál jobb. Ezenkívül rengeteg olyan bevált és újonnan megjelenő eszköz létezik, melyek a mesterséges intelligenciát használják, és melyeket a saját vagy a csapatunk vagy a szervezetünk funkcionális teljesítménye érdekében korán fel kell karolnunk. Végül pedig figyelembe kell vennünk az MI hatását a technikai kivitelezés oldalára is; például az adattárházakra, a kódra, a számítási hatékonyságra (ezekre az MI-termékek mind hatással lesznek). Milyen hatással van ez a csapatunkra, és hogyan kell ezt figyelembe venni majd a céges ütemterveinkben? Ez lesz a következő év egyik legfontosabb feladata kitalálnia majd egy vezetőnek.
